基于改进变换网络的变压器局部放电智能诊断方法

本发明公开了一种基于改进变换网络的变压器局部放电智能诊断方法，涉及变压器故障诊断技术领域，包括采集变压器局部放电信号，并对所述局部放电信号进行预处理，得到时序序列；采用马尔可夫转换场MTF算法、格拉姆角域场GASF算法和格拉姆角差场GADF算法分别将所述时序序列转换为特征图像；将所述特征图像通过改进变换网络模型进行处理，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入至故障诊断模型，输出变压器局部放电的故障诊断结果。本发明通过结合环境参数和信号特征的可解释图推理机制，在测试中提高了油隙放电识别率，使故障诊断从传统的基于阈值的判断模式，跨越到基于因果逻辑推理的智能化模式。